AWS AppSync Experten in Deutschland

In meiner Rolle als Senior Cloud DevOps Architect bei BP, einem Öl- und Gasunternehmen, hatte ich die Aufgabe, die Plattform für das Laden von Elektrofahrzeugen der EV Division von On-Premises und Azure in die AWS-Cloud zu migrieren, was zu einer hybriden Multi-Cloud-, Multi-Tenant-SaaS-Lösung führte.

Der Einsatz von Kubernetes für die Anwendungsebene bedeutete die Bereitstellung von Kubernetes-Clusters, die von EKS und AKS verwaltet wurden, mit Fokus auf die Integration in eine Multi-Tenant-Umgebung. Diese Integration wurde durch den Einsatz von Kubernetes-Namespace und Zugriffskontrollen erreicht, um Datenisolation und Datenschutz sicherzustellen.

Auf der Datenbankebene entschieden wir uns für eine RDS-Instanz mit PostgreSQL zur Unterstützung der Backend-Infrastruktur unserer Anwendungen. Die Mandanten teilten sich dieselbe RDS-Instanz, hatten aber jeweils ein eigenes Schema.

Um nahezu in Echtzeit Daten von physischen Ladestationen (CPOs) als IoT-Geräte über das OCPI-Protokoll aufzunehmen, stießen wir bei der Batch-Verarbeitung auf erhebliche Verzögerungen. Daher entwickelten wir eine Streaming-Datenpipeline in Echtzeit mit Apache Kafka und setzten dabei auf eine eventgetriebene Architektur.

Ich leitete die Zusammenarbeit über mehrere interne Teams, externe Anbieter, Cloud-Provider und Partner vor Ort hinweg, um über fünf Systeme in eine einheitliche Lösung zu integrieren.

Erfolge:

• Erfolgreich hybride Multi-Cloud-Lösungen entworfen und umgesetzt, die mehrere Cloud-Plattformen (AWS, Azure) mit On-Premises-Infrastruktur unter Einsatz von Site-to-Site-VPNs, Firewalls und Load Balancing integrierten.
• Die Migration der On-Premises-Infrastruktur zu einer Multi-Cloud-, Multi-Tenant-Infrastruktur geleitet, was zu 30 % schnelleren Verarbeitungszeiten führte.
• Workloads aus VMware- und Hyper-V-Umgebungen auf cloudbasierte VMs migriert und dabei Cloud-native Services genutzt, um Leistung, Kosteneffizienz und Skalierbarkeit zu optimieren.
• Eine Multi-Tenant-Kubernetes-Plattform entworfen, die das Kubernetes-Ökosystem nutzt, mit Karpenter für die dynamische Bereitstellung von EC2-Nodes, KEDA für eventgesteuertes Pod-Autoscaling (z. B. Kafka-Message-Lag) und Rancher für das zentrale Monitoring mehrerer Cluster (EKS, AKS oder On-Prem K8s), als Ersatz für den Microsoft-zentrierten Azure-Arc-Management-Service.
• Python-basierte FastAPI-Microservices als Teil des EV-Core-Backends auf der AWS-EKS-Anwendungsebene entworfen und umgesetzt, die Datenaufnahme- und Kundenanalyse-Pipelines antreiben.
• Asynchrone, eventgetriebene APIs (Python-FastAPI) für die Echtzeit-Integration mit CPOs entwickelt, mit Unterstützung für OCPI 2.3 und OICP-Protokolle.
• Eine sichere, produktionsreife Azure-Databricks-Plattform mit Terraform entworfen und umgesetzt und dabei Skalierbarkeit und Kosteneffizienz sichergestellt.
• On-Premises-ERP auf eine hybride Dynamics-365-Architektur migriert, mit ERP lokal gehostet und CRM in Azure betrieben, integriert über Azure Arc.
• CI/CD-Pipelines für Databricks-Notebooks und Jobs mit GitHub Actions und Databricks CLI automatisiert, wodurch die Bereitstellungszeit reduziert wurde. Die Bereitstellungszeit für Infrastruktur durch Automatisierung der Cloud-Ressourcenbereitstellung mit GitOps um 70 % reduziert.
• Die Einhaltung interner Audit- und Data-Governance-Standards (GDPR) durch OAuth2/OIDC-basierte Authentifizierung und fein abgestufte rollenbasierte Zugriffskontrollen sichergestellt.
• Ein Zero-Trust-Sicherheitsmodell entwickelt, das Least-Privilege-Zugriffe und Mikrosegmentierung durchsetzt und die Sicherheitslage sowie die Compliance mit GDPR und NIST verbessert.
• Interaktive Analytics-Dashboards in Amazon QuickSight erstellt, die Daten aus S3 und Redshift integrieren, um Echtzeit-Business-Insights und Visualisierungen mit eingebettetem Zugriff für Multi-Tenant-Nutzer bereitzustellen.
• Cloud-Sicherheitsbewertungen und eine Sicherheitsintegration über den gesamten Lebenszyklus während M&A geleitet, einschließlich AWS, Azure, IAM (Entra ID) und Datenschutz, und dabei die Sicherheitslage mit NIST, ISO 27001 und GDPR über hybride und cloud-native Umgebungen hinweg ausgerichtet.
• Die Cloud-Kosten für eine Dev-Umgebung eines Kunden um 64 % gesenkt, indem automatisierte Start-/Stopp-Zeitpläne für EC2- und RDS-Instanzen über AWS CDK mit EventBridge Scheduler oder AWS Systems Manager implementiert wurden.

Tech-Stack:

• Infrastructure as Code: Terraform, AWS CDK, Ansible.
• Container: Kubernetes auf EKS, AKS, Docker.
• Streaming-Datenverarbeitung: Kafka zu Confluent Cloud, nach AWS MSK.
• Frontend: TypeScript, React, NextJS, Hooks, Styled Components.
• Backend: Python mit FastAPI, außerdem Node.js mit NestJS.
• Datenbank: Aurora auf PostgreSQL mit TypeORM, RDS auf SQL Server, vollständiges Setup und Administration von Azure Databricks, ETL-Pipelines.
• CI/CD und GitOps: GitHub Actions, Azure DevOps, ArgoCD.
• Monitoring und Observability: Prometheus und Grafana.
• Virtualisierung: Hyper-V, VMware Cloud on AWS, Azure Migrate.
• ERP-Systeme: Odoo, Microsoft Dynamics 365 Business Central auf Azure, integriert mit Azure Arc.
• Netzwerke: Site-to-Site-VPNs, AWS Direct Connect, Azure ExpressRoute, Firewalls (AWS Network Firewall, Azure Firewall).
• Sicherheit: IAM, NIST Framework, Zero-Trust-Sicherheit, AWS WAF, AWS Shield, GuardDuty.

• Mehr als 15 Frontend-Anwendungen und mehr als 10 Backend-Services für interne Tools, Backoffice-Prozesse sowie externe Portale für Installateure und Endkunden entwickelt
• Build- und Release-Prozesse mit TypeScript und Azure DevOps automatisiert
• Junior-Entwickler durch Code-Reviews und technische Betreuung unterstützt
• KI-gestützte und agentenbasierte Entwicklungsmethoden in die Entwicklungsprozesse integriert
• Entscheidungen zur Benutzererfahrung mit UX-Designern abgestimmt

Tech-Stack: Claude Code, Codex, AWS (S3, Lambda, AppSync, Resolver), Next.js App Router, ReactJS, NuxtJS, Vue.js, Storybook, JavaScript, TypeScript, GraphQL, Azure DevOps

• Arbeit an einem Kundenprojekt unter NDA
• Eingesetzter Tech-Stack:
• Backend: TypeScript, Node.js, NestJS, Express, PostgreSQL, OpenAI-API, Docker
• Frontend: TypeScript, Vue.js 3 mit Composition API, Vuetify 3, Angular, Angular Material, SCSS, TailwindCSS

• Leitete ein Team von 6 Softwareentwicklern zur Entwicklung und Wartung einer KI-gesteuerten Gesundheitsplattform, die automatisierte Diagnosen und Verschreibungen auf Basis von Echtzeit-EKG-Datenanalysen ermöglicht
• Entwarf und entwickelte ein robustes Revenue-Cycle-Management-(RCM)-System, das HL7- und FHIR-APIs integriert, um nahtlose Interoperabilität, Echtzeit-Datenaustausch und HIPAA-konforme Datenverarbeitung zu ermöglichen, wodurch die Abrechnungseffizienz, die Anspruchsbearbeitung und die Einhaltung gesetzlicher Vorgaben im Gesundheitswesen verbessert wurden
• Migrierte eine veraltete monolithische Anwendung zu einer skalierbaren Microservices-Architektur, steigerte die Systemmodularität, Skalierbarkeit und Wartbarkeit und setzte dabei wichtige Designmuster wie Strangler, Database-per-Service, API-Gateway, Saga und CQRS für eine effiziente Service-Kommunikation und Transaktionsverwaltung um
• Konzipierte und leitete ein C# 9/.NET 6 Microservices-Ökosystem für Hotelreservierungen, Zahlungen und Treueprogramme, das eine Verfügbarkeit von 99,99 % über mehr als 10 Dienste ermöglicht
• Definierte OpenAPI-/Swagger-Verträge und generierte automatisch Client-SDKs, wodurch die Integrationszeit zwischen Frontend und Backend um 50 % reduziert wurde
• Containerisierte jeden Service mit Docker und orchestrierte Bereitstellungen mit Kubernetes, wodurch die Release-Zeit von Tagen auf Stunden verkürzt wurde
• Entwarf PostgreSQL-Schemata, optimiert für hochvolumige Transaktionslasten, und implementierte Redis-Caching-Schichten, um leseintensive Endpunkte um 80 % zu beschleunigen
• Erstellte Kafka-Streaming-Pipelines für Echtzeit-Verfügbarkeitsupdates und Audit-Logs, verarbeitete über 2 Millionen Ereignisse pro Stunde mit Ende-zu-Ende-Zustellungsgarantie
• Implementierte Unit- und Integrationstests für React-Anwendungen mit Jest und React Testing Library, erreichte über 80 % Testabdeckung, verbesserte die Zuverlässigkeit der Komponenten und verhinderte Regressionen
• Definierte und implementierte AWS-Cloud-Infrastruktur mit Terraform, containerisierte und orchestrierte Microservices mit Docker und Kubernetes und verbesserte so die Automatisierung und Skalierbarkeit des Systems
• Entwickelte eine skalierbare Full-Stack-Buchungsanwendung mit React 18 und Django REST Framework, integrierte Celery und Redis für asynchrone Task-Verarbeitung und setzte die Anwendung auf GCP mit Cloud Run und Firestore ein, um Echtzeit-Planung, Zahlungsabwicklung und automatisierte Benachrichtigungen zu ermöglichen
• Betreute Junior-Entwickler durch Code-Reviews, Pair Programming und Wissensaustausch-Sessions, steigerte die Team-Effizienz um 30 % und pflegte gleichzeitig umfassende API-Dokumentation mit Swagger/OpenAPI